VC++实现BMP图片显示的方法与实践

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资源摘要信息:"本资源主要介绍了使用Visual C++ (VC) 在Windows环境下显示BMP图片的方法。BMP（Bitmap）是Windows操作系统中的一种标准图像文件格式，广泛应用于Windows图形界面的图像显示。在本程序中，将重点讲解如何在VC环境中通过编程方式加载并显示BMP格式的图片文件。" 知识点一：BMP图片格式简介 BMP（Bitmap）是一种点阵图格式，它用于存储数字图像，其扩展名为.bmp。BMP格式支持单色、16色、256色、True Color等多种颜色模式，能够保存不同深度的颜色信息。BMP格式的特点是简单、不压缩，适合存储高分辨率的图像，但由于其不压缩的特性，导致文件体积较大。 知识点二：Visual C++ (VC) 开发环境介绍 Visual C++是微软公司推出的一款面向Windows操作系统的C++开发工具。它集成了程序开发、调试和发布的一系列工具，是开发Windows应用程序的主流环境之一。VC++支持多种编程语言，包括C、C++等，提供了丰富的类库，比如MFC（Microsoft Foundation Classes），用于简化Windows图形用户界面（GUI）的开发。 知识点三：BMP图片在VC中的加载与显示 在VC中显示BMP图片，通常需要通过以下步骤实现： 1. 包含必要的头文件，比如windows.h、gdiplus.h（使用GDI+）或wingdi.h（直接使用GDI）。 2. 创建一个适合图片显示的窗口，如静态控制（CStatic）或者自己的窗口类。 3. 加载BMP图片文件，可以通过Windows API函数LoadImage()或者GDI+的Image类来实现。 4. 获取设备上下文（CDC），用于在窗口中绘制图像。 5. 将BMP图片绘制到设备上下文中，可以通过BitBlt()或StretchBlt()函数实现图片的复制和缩放显示。 6. 在窗口的绘制事件中调用加载和绘制图片的代码。 知识点四：使用GDI和GDI+ 在Windows系统中，GDI（图形设备接口）是一个编程接口，用于在屏幕和打印机等输出设备上绘制图形。GDI提供了大量的函数和对象，用于实现各种图形输出任务。GDI+是对GDI的扩展，提供了更多的图形操作功能，比如图像处理和高级图形绘制等。在VC中显示BMP图片，可以使用GDI+来简化操作，提高代码的可读性和可维护性。 知识点五：编程实践 在VC中显示BMP图片的代码示例可能包括以下几个部分： - 创建一个对话框应用程序或单文档/多文档应用程序框架。 - 使用ClassWizard添加消息处理函数，处理比如WM_PAINT消息。 - 在消息处理函数中加载BMP图片，并将其绘制到对话框或视图的客户区。 - 调试程序，确保图片能够正确加载和显示。 - 处理可能出现的错误情况，如文件不存在、图片格式不支持等。 知识点六：跨平台开发注意事项 当使用VC开发跨平台应用程序时，需要注意的是BMP格式在不同的操作系统和设备上可能有所不同。虽然BMP格式广泛支持，但在不同的平台和设备上，显示BMP图片时可能需要考虑分辨率、色深等参数的适配问题。此外，不同的编译器和开发环境对图像处理的支持程度可能有所不同，开发者需要查阅相关文档，确保代码的兼容性和可移植性。 知识点七：资源管理 在使用VC加载BMP图片时，还需要注意资源管理问题，即在程序结束时，需要正确释放已加载的图片资源，避免内存泄漏。在使用GDI/GDI+加载图片时，应确保调用相应的释放函数，比如调用DeleteObject()来删除GDI对象，或者调用Image::~Image()来释放GDI+对象。 以上内容详细介绍了使用Visual C++显示BMP图片的关键知识点和步骤，以及在开发过程中需要注意的问题，帮助开发者更好地理解和掌握在Windows环境下通过VC显示BMP图片的技术。

read-bmp.rar_BMP 读取_Read_bmp.c_VC bmp_bmp_read bmp

2022-09-21 上传
在本文中，我们将深入探讨如何使用C语言在Visual C++（VC）环境下读取BMP图像文件。BMP，全称Bitmap，是一种常见的位图文件格式，广泛用于存储图像数据。"read-bmp.rar"是一个包含相关源代码和资源的压缩包，其核心...

bmp.rar_32 bmp_BMP 32_bmp 16_bmp 32 vc_visual c

2022-09-19 上传
标题"bmp.rar_32 bmp_BMP 32_bmp 16_bmp 32 vc_visual c"暗示我们将探讨如何将32位BMP图像转换为16位BMP图像，这个过程通常涉及到颜色深度的降低，这可能导致图像质量的轻微下降，但可以显著减小文件大小。...

编写 Python 程序，读取D盘的一个 24 位真彩色 BMP 文件（地址：D:\多媒体技术\3\实验三素材\实验三素材\24位真彩色BMP），文件名为：robert.bmp，然后转化为灰色图像，最后存储为 8 位伪彩色 BMP 文件；要求使用面向对象的方式来写（使用 class），不能使用 Python 图像模块/包/库，如 opencv、PIL 等。在定义 class 里的成员时，可使用 int.to_bytes、int.from_bytes等。

2023-04-19 上传
self.__read_header() def __read_header(self): with open(self.path, 'rb') as f: # 读取BMP文件头信息 self.file_header = f.read(14) self.image_header = f.read(40) # 获取图片宽度和高度 self....

程序提示AttributeError: 'ImageThread' object has no attribute '_dgl'，优化程序 def __init__(self, pipeline, color_label, depth_label, interval, color_photo_dir, depth_photo_dir): super().__init__() self.pipeline = pipeline self.color_label = color_label self.depth_label = depth_label self.is_running = True self.interval = interval self.color_photo_dir = color_photo_dir self.depth_photo_dir = depth_photo_dir self.saved_color_photos = 0 self.saved_depth_photos = 0 def save_photo(self, color_image, depth_image): # 保存彩色图和深度图 filename = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d-%H-%M-%S-{}.bmp".format(self.saved_color_photos)) color_image.save(os.path.join(self.color_photo_dir, filename), "BMP") depth_image.save(os.path.join(self.depth_photo_dir, filename), "BMP") # print(self.color_photo_dir) # 更新已保存照片数量标签 self.saved_color_photos += 1 self.saved_depth_photos += 1 self.saved_color_photos_signal.emit(self.saved_color_photos) self.saved_depth_photos_signal.emit(self.saved_depth_photos) def run(self): ROT = 3 while self.is_running: # 从相机获取彩色图和深度图 frames = self.pipeline.wait_for_frames() color_frame = frames.get_color_frame() depth_frame = frames.get_depth_frame() depth_image = np.asanyarray(depth_frame.get_data()) color_image = np.asanyarray(color_frame.get_data()) # 转换成 Qt 图像格式 depth_colormap = cv2.applyColorMap(cv2.convertScaleAbs(depth_image, alpha=0.03), cv2.COLORMAP_JET) # 将深度图像转换为伪彩色图像 color_image = QImage(color_image, color_image.shape[1], color_image.shape[0], color_image.shape[1] * 3, QImage.Format_RGB888) depth_colormap = QImage(depth_colormap, depth_colormap.shape[1], depth_colormap.shape[0], depth_colormap.shape[1] * 3, QImage.Format_RGB888) # 显示图像 self.color_label.setPixmap(QPixmap.fromImage(color_image)) self.depth_label.setPixmap(QPixmap.fromImage(depth_colormap)) v = self._dgl.qpin(ROT) if len(v) > 0: self._count += sum(v) if self._count > self._inspect_step: self.save_photo(color_image, depth_colormap) self._count -= self._inspect_step

2023-05-26 上传
根据提示信息，'_dgl' 属性在 'ImageThread' 对象中不存在。你需要在类的构造函数中初始化 '...这样，在执行到 'if self._count > self._inspect_step:' 这行代码时，'_count' 属性就不会出现 'not defined' 的情况了。

编写 Python 程序，读取一个 24 位真彩色 BMP 文件（已提供 素材），然后转化为灰色图像，最后存储为 8 位伪彩色 BMP 文 件；，要求使用面向对象的方 式来写（使用 class），不能使用 Python 图像模块/包/库，如 opencv、 PIL 等。在定义 class 里的成员时，可使用 int.to_bytes、int.from_bytes 等

2023-06-09 上传
在这个程序中，我们定义了一个名为`BMPConverter`的类，它包含了读取BMP文件、转换为灰度图像、转换为8位伪彩色图像和存储为BMP文件等方法。这个类的主要流程是先读取BMP文件的文件头和信息头，然后读取像素点的值，...

程序执报错ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)，img = cv2.imread('gaussian.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 提取骨架线 skeleton = cv2.ximgproc.thinning(img) # 获取骨架线路径 _, contours, hierarchy = cv2.findContours(skeleton, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cnt = contours[0] # 确定骨架线的宽度 width = 2 # 将二维骨架图沿着Z轴堆叠，得到一个三维数组 skeleton_3d = np.zeros((skeleton.shape[0], skeleton.shape[1], 10), dtype=np.uint8) for i in range(10): skeleton_3d[:, :, i] = skeleton # 获取骨架线路径 skeleton_points = [] for i in range(len(cnt) - 1): p1 = cnt[i][0] p2 = cnt[i + 1][0] rr, cc, zz = line_nd(p1 + (0,), p2 + (9,)) for j in range(len(rr)): skeleton_points.append([rr[j], cc[j], zz[j], width]) skeleton_points = np.array(skeleton_points) # 使用Marching Cubes算法进行三维重建 verts, faces, _, _ = measure.marching_cubes(skeleton_3d, 0.1) # 绘制三维模型 fig = plt.figure(figsize=(10, 10)) ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_trisurf(verts[:, 0], verts[:, 1], faces, verts[:, 2], cmap='jet')

2023-06-10 上传
这个错误通常是由于使用了不同版本的 OpenCV 库或者不同的函数参数导致的。你可以尝试修改解包语句 `_, contours, hierarchy = cv2.findContours(skeleton, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)`，将其改为 `...

修改为手动输入的路径，color_image.save(os.path.join(self.color_photo_dir, filename), "BMP")

2023-05-26 上传
gray_image.save(os.path.join(self.gray_photo_dir, filename), "BMP") # 保存彩色图片 color_image.save(os.path.join(self.color_photo_dir, filename), "BMP") ``` 请注意，在使用这段修改后的代码时，你...

将代码补充完整，水印为中国制造，void add_watermark(const char* filename) { // 打开文件 FILE* file = fopen(filename, "rb+"); if (file == NULL) { // 文件打开失败 return; } // 读取文件头 BMP_FILE_HEADER file_header; fread(&file_header, sizeof(BMP_FILE_HEADER), 1, file); // 读取信息头 BMP_INFO_HEADER info_header; fread(&info_header, sizeof(BMP_INFO_HEADER), 1, file); // 计算图像数据的位置 int data_offset = file_header.offset; // 读取图像数据 char* data = malloc(info_header.image_size); fseek(file, data_offset, SEEK_SET); fread(data, info_header.image_size, 1, file); // 在图像数据上方加上水印 // ... // 将修改后的图像数据写回文件 fseek(file, data_offset, SEEK_SET); fwrite(data, info_header.image_size, 1, file); // 关闭文件并释放内存 fclose(file); free(data); }

2023-02-06 上传
fread(&file_header, sizeof(BMP_FILE_HEADER), 1, file); // 读取位图信息头 BMP_INFO_HEADER info_header; fread(&info_header, sizeof(BMP_INFO_HEADER), 1, file); // 读取位图数据 int width = info_...

import pygame class YAYA: def __init__(self,ai_game): self.screen=ai_game.screen self.screen_rect=ai_game.screen.get_rect() self.screen_rect.width=ai_game.screen.get_rect().width self.screen_rect.height=ai_game.screen.get_rect().height self.image=pygame.image.load("alien_invasion/images/ship.bmp") self.moving_up=False self.moving_down=False self.moving_left=False self.moving_right=False self.rect=self.image.get_rect() self.x=(self.screen_rect.width-self.rect.width)//2 self.y=(self.screen_rect.height-self.rect.height)//2 def update(self): if self.moving_down and self.rect.bottom<self.screen_rect.bottom: self.y+=1 if self.moving_up and self.rect.top>0: self.y-=1 if self.moving_right and self.rect.right<self.screen_rect.right: self.x+=1 if self.moving_left and self.rect.left>0: self.x-=1 def blitme(self): self.screen.blit(self.image,(self.x,self.y))

2023-06-12 上传
接着，它加载一幅位于"alien_invasion/images/ship.bmp"路径下的飞船图片，并将其保存为属性self.image。它还设置了四个布尔变量，分别用于表示飞船的移动方向。最后，它计算了飞船的初始坐标，将其保存为属性self.x...

程序运行提示ValueError: Buffer has wrong number of dimensions (expected 2, got 3)，程序如下img = cv2.imread('gaussian.bmp') skel, distance = morphology.medial_axis(img, return_distance=True) # 图片细化（骨架提取） dist_on_skel = distance * skel cv2.imwrite("skeleton_gaussian_1.bmp", dist_on_skel)

2023-06-10 上传
img = cv2.imread('gaussian.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 二值化图像 _, img_bw = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) # 图像细化（骨架提取） skel, distance = morphology...
邓凌佳
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